人工智能生成内容（AIGC）版权战：从中国司法突破到全球立法博弈

更新时间：2025-03-10 01:36  浏览量：2

引言

人工智能生成内容（AI-Generated Content, AIGC）正以前所未有的速度发展，从文本对话到图像、音乐生成，广泛应用催生了大量新的作品形态。然而，由于传统著作权法以“人为创作”为核心，AIGC引发了作品版权归属和使用授权方面的争议。例如，一方面用户利用生成式AI创作出独特内容并主张权利，另一方面AI模型的开发者或原始素材权利人可能提出竞争性的权利主张。国际上关于AIGC版权的实践尚不统一，围绕作品独创性、作者资格和侵权认定的法律讨论愈发激烈。在此背景下，本文由上海锦天城（重庆）律师事务所高级合伙人李章虎律师及团队撰写，结合中国及国际司法实践，通过典型案例深入分析AIGC作品的权属认定问题，并探讨学术观点和未来立法走向。

一、我国司法实践的核心裁判逻辑

独创性判断：“人类智力投入”为核心

目前，我国法院在认定AI生成内容是否构成作品时，最关键的考量是是否体现了人类的独创性智力投入。也就是说，即便内容由算法产出，但只要在人类创作活动的引导下形成独特表达，仍可能满足独创性要件。例如，在2024年，武汉东湖新技术开发区法院审理的王某诉某科技公司案（以下简称：武汉王某案）中，原告使用一款AI软件通过构思画面、撰写和调整关键词、设定风格参数等步骤生成了一幅图片，并在社交平台发布 。法院认为，该图片的呈现与原告输入的关键词和审美选择存在“映射性”，原告在生成过程中进行了构思创作和个性化挑选，凝结了其智力劳动成果 。因此，即使由AI绘制，涉案图片仍具有独创性表达，应被认定为受著作权法保护的作品 。类似地，2023年，北京互联网法院在“春风送来了温柔”案【案号(2023)京0491民初11279号案）]（以下简称：北京李某案）中也认定，原告使用Stable Diffusion模型，通过选择模型、设计提示词、不断调整参数所生成的图像体现了原告的审美判断和个性表达，并非纯粹“机械劳动成果” 。法院强调不同用户输入不同指令会产生不同内容，说明人对结果具有影响和控制力，故该AI生成图像满足独创性要求。这一系列案例表明，中国司法实践倾向于将AI视为辅助工具，只要最终产出体现了人的创造性贡献，即可认定为作品。反之，如果作品完全由算法自动生成且缺乏人为干预，可能不具备版权法要求的独创性。

权属归属：使用者优先原则

在确认AIGC作品具有可版权性后，其著作权应归属何人是关键问题。中国法院目前的立场是作者限于自然人、法人或非法人组织，人工智能本身不能成为作者主体 。因此，在开发者与使用者发生权利争议时，多数情况下优先保护实际使用AI进行创作的人。北京互联网法院在前述案例中明确指出，虽然图片是由人工智能绘制，但AI模型无法成为作者，创作过程中发挥实质性智力作用的是原告李某，故认定原告为作品作者，享有完整著作权 。这实际上确立了“使用者优先”的权属分配规则。学界也有类似主张：如有合同约定则从其约定；无约定或约定无效时，默认将著作权归属于对作品有实质性贡献的使用者。这种原则既保障了创作中处于相对弱势地位的普通用户权益，又能促使AI系统提供方在服务协议中公平合理地明确权属安排。当然，“使用者优先”并非绝对：若AI开发者对作品产出进行了直接控制或有特殊投资贡献，可能通过合同取得部分权利或署名权等。但在现行法律框架下，除非另有约定，利用AI完成创作的人被视为作者是中国司法的主流倾向。例如，各大AI平台通常在用户协议中声明用户对其生成内容享有版权，正是对此原则的遵循和预设。需要注意的是，少数学者对“用户即作者”持保留态度，认为如果用户对AI产出缺乏充分介入，贸然赋予其作者地位存在争议。这些不同声音提示，在未来复杂情形下（如高度自动化生成物），权属认定可能需要更精细的标准。

侵权认定：未经授权使用的责任

当AI生成作品被他人未经许可使用时，中国法院基本按照传统著作权侵权规则处理，包括停止侵害、赔偿损失和保护作者人格权等。以武汉王某案为例，被告公司未经许可在广告中使用了原告通过AI创作的图片，法院认定其侵害了原告对该图片享有的信息网络传播权，判令停止侵权并赔偿经济损失。考虑到涉案图片系社交平台发布的单幅作品，商业价值有限，法院酌定赔偿4000元经济损失及合理开支。在北京李某案中，被告公众号作者擅自配图使用了原告的AI生成画作且删除了图片水印，构成对原告复制、传播权的侵犯以及对署名权的损害。法院不仅判令赔偿500元经济损失，还要求被告公开道歉，以维护原告作为作者的署名权利。这些案例表明，只要AIGC作品被认定受版权法保护，其侵权救济与普通作品并无二致：未经授权使用需要承担法律责任。不过，AIGC侵权在实践中也出现一些新问题。例如，由于AI生成内容在网络上易于传播且常缺乏署名标识，权利人发现侵权、证明权属的难度增加。此外，不同AI生成作品可能相似度较高，如何认定抄袭与独立生成也是潜在难点。但总体而言，中国法院目前通过具体案例裁判释放出明确信号：AI生成作品同样享有版权，其权利人有权禁止他人擅自使用。这种裁判逻辑在保护创作者热情的同时，也为社会各方正确使用AIGC内容划定了法律红线。

二、国际司法趋势与差异

英美法系：“人类作者原则”的主导

在英美法系国家，“人类作者”原则占据主导地位。美国版权制度一贯强调作品需由人类创作才能受保护：例如，美国版权局和联邦法院多次重申“版权保护的基本前提是人类作者” 。典型案例是Thaler诉美国版权局案，AI开发者Thaler尝试将其人工智能系统“创造性机器”自动生成的一幅图像注册版权，并将机器列为作者、自己为权利人，美国版权局以缺乏人类作者为由拒绝注册。2023年美国哥伦比亚特区联邦法院支持了版权局决定，明确裁定“人类作者是有效版权主张的必要条件”。法院指出，美国宪法中的版权条款旨在激励人类创作，非人类主体无需激励，不在版权制度设计范围 。这一原则在实践中得到严格执行：美国版权局近期撤销了对一本含AI插画漫画《Zarya of the Dawn》插图的注册，认定提交文字指令并不能使用户对AI实际生成的图像拥有作者地位，因用户对具体输出无法完全预期或控制 。相比之下，英国在版权法中引入了特殊规则。1988年《英国版权、外观设计和专利法》第9(3)条规定：对于“由计算机在无任何人作为作者情况下生成的作品”，视为由“进行创造所需安排的人”作为作者 。这意味着在纯计算机生成作品情形下，英国法将作品归属在幕后作出实质安排的主体（可能是程序设计者或执行操作的用户）。英国由此承认了计算机生成作品的可版权性，但规定此类作品保护期为发表后50年，短于一般作品。换言之，英国采取了折中模式：原则上默认需要人类作者，但对于无具体人创作的机器产出，也赋予投入者以有限版权。英美法系内部因此存在差异——美国目前坚持不保护非人创作，英国则通过法律拟制赋权给相关人类。但总体来看，“非人不享有版权”仍是英美共识的基础。许多判例（如美国“猴子自拍案”）进一步佐证：动物或AI本身不能成为版权法上的作者。因此，在英美司法实践中，AIGC作品若无人类实质参与将被排除在保护之外；如有人类参与，则需评估其贡献度是否足以构成“作者”。这一严格的人类作者原则也反映在美国版权局发布的指南中：申请版权登记时必须披露作品中AI生成内容的比例，只有有人类原创部分的作品才能获得登记，纯AI内容将被拒绝。

欧盟：探索“数据生产者权”及其限制

欧盟法律体系同样要求作品体现作者自身的智力创造，这暗含了人类作者要件：根据欧盟法院经典判例“Infopaq案”，作品需是作者独创的智力产物，才能构成受保护的作品。因此，完全由AI独立生成且无任何人类创意投入的内容，在现行欧盟著作权框架下难以被认定为作品。迄今欧盟尚无明确司法判例赋予纯AI创作版权，欧洲议会反而在2020年通过决议强调不应给予AI实体法律上的作者地位。不过，欧盟在立法和政策层面积极探索替代性的保护机制。一个引人注目的概念是“数据生产者权”（Data Producer’s Right）。欧盟委员会曾于2017年在《建立欧洲数据经济》通讯中提出设想：为非个人、匿名的机器生成数据建立一种新的财产权，赋予数据产生者对该数据的使用和许可权。这一“数据生产者权”本质上是一种可转让的专有权，禁止第三方未授权使用相应数据，并可就未经许可的使用请求损害赔偿 。其初衷在于保护物联网、人工智能等领域大量机器生成数据不被他人不当攫取，弥补现有著作权和数据库权的不足。然而，该提议引发学界强烈质疑：批评者认为数据生产者权将打破“数据自由利用”的传统，过度扩张知识产权垄断范围，可能阻碍大数据和AI的发展。特别地，它与欧盟《数字单一市场指令》(2019)核心的文本与数据挖掘例外相冲突——该指令鼓励在科研等情况下自由挖掘现有作品数据，如果对机器生成数据赋予强排他权利，将直接削弱TDM例外的效用。鉴于争议，欧盟并未在最终的数字单一市场立法中采纳“数据生产者权”。欧盟委员会后来倾向通过数据共享协议和行业自律来平衡数据利用与权利保护，而没有贸然创建全新的IP权利。此外，欧盟正推进《人工智能法案（草案）》等监管，侧重于AI系统的合规和责任，而非在版权法内直接规定AI生成物权属。总体而言，欧盟当前对AIGC版权持谨慎态度：坚持原创性标准不降低，同时通过邻接制度（如数据库权、反不正当竞争）或倡导合同解决方案来应对AI时代的数据和内容权益分配问题。可以预见，欧盟未来或将在评估经济影响的基础上，对“数据生产者权”及AI生成内容保护作进一步讨论，但短期内仍以现有框架下的灵活解释和专项立法为主。

日本：“创作性”要件的理解与实践

日本在AI生成内容问题上同样以人类创作性为根本标准，但其应对更具前瞻性和灵活性。一方面，日本著作权法明确要求“作品”系通过创作表达思想或情感的产物，作者为进行创作的人。大多数学者据此认为，AI自行生成且不含人类思想感情投入的产物不符合作品定义，应被排除在版权保护之外。日本早在1970年代和1990年代就探讨过人工智能著作权问题，传统观点将AI视为人类创作的工具，否认AI本身具有创作主体资格 。即使近年AI技术突飞猛进，日本实务仍倾向于否定AI生成物的作品属性和作者资格：截至目前，纯粹AI独立生成的内容未被日本司法承认享有著作权。然而，日本政府和业界并未止步于简单否定，而是积极寻求替代的法律保护模式。2018年日本修改著作权法，新设了“信息解析”例外条款，允许为机器学习等目的自由使用受保护作品进行数据训练。这相当于从输入端为AI发展松绑，使AI研发者无需担心训练数据侵权。这一举措被视为日本鼓励AI发展的重要法律保障。同时，对于AI生成物本身无法作为作品受版权保护的现状，日本开始研讨通过反不正当竞争法或特殊立法加以保护的可行性。例如，有观点建议，若他人擅自商业利用某公司或个人借AI生成的成果，可能构成不正当竞争，可诉诸该法维权 。另一些讨论则设想引入类似商标注册的制度，对AI创作物进行登记保护，赋予权利人一定的专有使用权。日本政府机关（文化厅）也发布了“AI创作物著作权检证清单”等指南，供业界参考其中版权风险边界。总体而言，日本采取了务实双轨策略：一轨是坚守版权法的人类创作原则，不贸然把AI产物纳入作品范畴；另一轨是在版权法之外完善配套措施，确保AI产业的发展不因法律空白受阻。随着AI生成内容愈发普及，日本可能在维持独创性标准的同时，通过逐案实践或微调法律，用更灵活的解释来认定某些高度受人类主导的AI作品为可保护对象（例如人机协作产生的作品）。但在AI完全自主创作方面，日本当前主流仍是否定保护、改寻他法，这与中国最近出现的司法突破形成了有趣的对比。

三、未来法律完善方向

立法细化：明确AI生成内容的版权地位

鉴于AI创作已成趋势，各国著作权立法都面临与时俱进的需求。中国方面，未来可能考虑在《著作权法》修订中细化AI生成内容的版权规则。一项关键任务是明确作品独创性的判断标准：立法可参考司法实践，将“人类智力创造性投入”写入法律或司法解释，澄清纯粹机器产出不受保护，而在人类主导下的AI作品可视为作品。这将为法院裁量提供更稳定的依据，也避免公众对AI作品法律地位的疑惑。此外，可以探讨借鉴英国模式，在法律中增设类似条款，以应对无特定作者的作品情形。例如规定：“如作品系在无人类直接创作下由人工智能生成，其版权可由对作品生成作出最重要安排的自然人或组织享有，保护期适当缩短”。这样的条款能为完全自动化作品的权属提供法律答案，防止出现权利真空或纷争。同时，对于AI生成内容的类型也可在立法上予以明确，比如将其归入现有作品类别（如美术作品、文字作品）或增加新类别（如“类电算机生成作品”），以便在权利内容、保护期等方面有所规定。在国际层面，中国立法者应密切关注欧美动向，参与相关国际规则的制定，确保我国标准与国际接轨又维护自身利益。总之，立法的精细化能够提升法律确定性，既保障AIGC创作者的合法权益，又为AI产业的发展划定合理边界。

行业标准：建立AI创作备案与授权机制

除了正式立法，行业自律与标准制定也是完善AIGC版权治理的重要方面。一个可行方向是建立AI创作内容的备案和授权平台。具体而言，相关主管部门或行业协会可牵头开发统一的登记系统，允许用户自愿将其利用AI生成的作品上传备案，获取时间戳认证和唯一标识。这类似于数字版权登记，能够在维权时作为原创性和权属的初步证据。备案平台还可与AI服务提供商打通接口，在内容生成时自动为作品添加登记标识。这既方便用户主张权利，也可为公众查询某内容是否由AI生成提供线索（通过标识查询到备案信息）。与此同时，平台可以充当授权交易中介，发布AI生成作品的许可信息，促成内容使用方与权利人便捷达成授权协议，简化目前AI作品版权流转无序的状况。另一个行业努力方向是制订AI训练数据和输出内容使用的规范指南。比如，由AI产业联盟发布关于训练数据版权合规的标准操作流程（SOP），指导开发者如何选择公开资源、取得授权或注记引用来源，从源头降低侵权风险。在输出内容方面，可以有行业公约，约定AI生成作品在传播时保留原始标识或署名信息，不得擅自删改。此外，随着深度学习模型开源盛行，也需要社区层面的协议支持——类似于开源软件的许可证，未来或可设计AI模型及生成内容的开源/共享协议，明确模型训练数据和输出的权利框架。例如，某些模型开发者可采用“资料库协议”，允许他人使用模型但要求注明训练数据来源或限制商用，以平衡开放合作与版权保护。可以预见，行业标准和平台机制将在官方立法之外发挥先行作用，填补实践空白。一旦某些做法被证明行之有效，亦可上升为法律规则。通过法律与行业双轨并进，AIGC版权生态有望变得更加透明、有序，最大程度减少纠纷、激励创作。

四、总结

人工智能生成内容（AIGC）的崛起，正在重塑传统著作权法的边界。无论是中国司法对“人类智力投入”标准的确立，还是国际社会对AI生成作品可版权性的不同立场，均表明法律体系正试图在科技创新与知识产权保护之间寻求平衡。

从中国法院的实践来看，AIGC作品的版权认定已迈出关键步伐，确立了“使用者优先”原则，确保AI辅助创作中的人类贡献得以认可。但与此同时，随着AI生成内容的规模化应用，未经授权使用、著作权归属不明等问题仍层出不穷，如何通过立法完善权属分配、侵权认定以及合理使用规则，仍是法律体系必须面对的挑战。

在国际层面，欧美法系的“人类作者”标准仍然占据主导地位，特别是美国版权局对纯AI生成作品的严格限制，使得该类内容的保护方式更倾向于合同或市场规则。欧盟、日本等国家则在探索邻接权、数据库权或反不正当竞争法等替代性保护路径，试图在保障创新自由和权利人利益之间找到新的平衡点。

未来，AIGC版权规则的完善可能呈现出多元化的发展趋势：一方面，著作权法或将迎来针对AI创作的修订，进一步明确“人类智力投入”的量化标准，填补权属空白；另一方面，行业标准、合规备案和智能合约等技术手段将成为AI版权治理的重要补充，推动AIGC作品的透明化流转和授权。此外，针对深度伪造（Deepfake）等高风险AI应用，法律应进一步强化伦理监管和侵权责任追究，以维护社会秩序和公众信任。

总体而言，李章虎律师团队认为，截至目前AIGC的版权之争仍处于动态演进阶段，法律、行业和技术的共同作用将决定其未来的治理模式。面对AI创作带来的机遇与挑战，各国法律体系应在确保创新活力的同时，建立更加公平、透明的权利框架，使AIGC真正成为推动社会进步的力量，而非法律困境的灰色地带。